Tunisia

Ces dernières années ont vu un renouveau de l’étude des graphes combinatoires par une approche issue de la physique mathématique, de la théorie du potentiel ou de la géométrie riemannienne. Cette École de recherche propose d’aborder ces questions avec :

Les conférences et cours proposés concernent trois communautés de chercheurs travaillant sur la modélisation du vivant par EDP par EDO (dynamique des populations, génomique, ... ) ou par Analyse Stochastique. Les cours concerneront aussi bien les aspects mathématiques et le développement de méthodes numériques que l’utilisation de la simulation numérique pour la compréhension des phénomènes biologiques.

La théorie du contrôle (et stabilisation) des EDP et les problèmes inverses sont deux thé- matiques connexes et occupent une place importante dans l'analyse des EDP. Leur étude fait appel à à de nombreux outils, en particulier les inégalités d'énergie. De plus, la géométrie riemannienne se trouve à la frontière de ces deux thématiques. Cette Ecole se propose d'offrir des cours qui répondent au besoin de formations dans ces divers domaines: contrôle et stabilisation, problèmes inverses, inégalités de Carleman, géométrie riemannienne.

Le programme de l’école de recherche est orienté de façon à faire profiter les auditeurs des dernières avancées dans le domaine du Machine Learning, Deep Learning et d’autres techniques de réduction de modèles. La communauté de l’intelligence artificielle et des statistiques, et celle du calcul scientifique se sont retrouvées ces dernières années pour donner naissance à de nouveaux algorithmes utiles aux deux thématiques.

This research school features lectures of the world-leading experts that have driven recent developments on structure and geometry in matrix analysis and computations. The participants of the school will benefit from being trained at the forefront of research on structured matrix and geometry-based algorithms, empowering them to make contributions to the state-of-the-art. Structure is central to matrix computations. lt often reflects properties of the underlying application, such as symmetries, and redundancy introduced during linearization or discretization processes.

The CIMPA school « Structures ordonnées et leurs applications en finance » claims to be multidisciplinary, while fostering constructive and positive interactions between the different fields that will be covered by the occurrence. Thus, this school is based upon two main lines of action, namely, Mathematical Finance and Stochastic Calculus. However, the look at these topics will be given from an "Order" point of view, that is, within the framework of Algebraic and Analytic Ordered Structures.

The CIMPA school « Structures ordonnées et leurs applications en finance » claims to be multidisciplinary, while fostering constructive and positive interactions between the different fields that will be covered by the occurrence. Thus, this school is based upon two main lines of action, namely, Mathematical Finance and Stochastic Calculus. However, the look at these topics will be given from an "Order" point of view, that is, within the framework of Algebraic and Analytic Ordered Structures.

La science des données et l'optimisation stochastique sont deux disciplines tout à fait complémentaires qui sont en plein essor aussi bien dans le monde universitaire que dans le secteur privé ou public. Les thèmes abordés dans cette école sont les suivants :

  - Méthode à noyaux et applications en sciences des données.

  - Statistique mathématique pour la science des données.

  - Modélisation aléatoire et simulations numériques.

  - Processus contrôlés markoviens et métaheuristiques.

Le progrès en mathématiques et l’évolution des outils informatiques ont permis de développer des méthodes numériques capables d’apporter quelques réponses à des problèmes environnementaux, comme la production d’énergies renouvelables, la valorisation des déchets ménagers, la dépollution des eaux usées et son exploitation dans l’agriculture. La modélisation de ces phénomènes, vus du point de vue biologique, offre aux mathématiciens et aux numériciens des problèmes ouverts.

The research school's program is oriented in such a way as to make listeners benefit from the latest advances in the field of Machine Learning, Deep Learning and other data science techniques. The artificial intelligence and statistics community, and that of scientific computing have come together in recent years to give birth to new algorithms useful to both themes. Indeed, the first community by being interested in large-scale problems, appropriated a certain number of methods usually used by the second.